Implantação de modelo automatizada com ações do GitHub e MLOps

A transição de um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável é uma das etapas mais críticas no ciclo de vida do machine learning. A automação desse processo garante que seus modelos sejam testados, empacotados e implantados de forma consistente, sem intervenção manual. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos básicos de Operações de Machine Learning (MLOps) e entrega contínua. Você entenderá como escrever fluxos de trabalho automatizados que são acionados por alterações de código, empacotar seu modelo em um contêiner e implantá-lo com segurança em um endpoint online. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais do MLOps e o ciclo de vida de implantação do modelo - Configure os fluxos de trabalho do GitHub Actions para automatizar as etapas de teste e implantação - Crie imagens de contêiner para empacotar seus modelos e dependências de aprendizado de máquina - Implantar modelos treinados para endpoints on-line para inferência em tempo real - Implemente testes básicos para entradas de modelo e configurações de implantação - Gerencie segredos e credenciais com segurança dentro de seus pipelines de automação Você começará com a terminologia-chave e os conceitos fundamentais de CI / CD e MLOps antes de passar para a configuração prática. Através de explicações escritas e trechos de código claros, você aprenderá a escrever arquivos de fluxo de trabalho, containerizar modelos e verificar implantações bem-sucedidas. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, aspirantes a engenheiros de MLOps e desenvolvedores de software novos na implantação de aprendizado de máquina, não exigindo experiência prévia em DevOps. Comece a automatizar seus fluxos de trabalho de machine learning hoje mesmo.